#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

from PIL import Image, ImageFilter
import input_data
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

# 60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 每一个MNIST数据单元有两部分组成：一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。我们把这些图片设为“xs”，把这些标签设为“ys”。
# 训练数据集和测试数据集都包含xs和ys，比如训练数据集的图片是 mnist.train.images ，训练数据集的标签是 mnist.train.labels。
# 每一张图片包含28像素X28像素。我们可以用一个数字数组来表示这张图片

# 我们赋予tf.Variable不同的初值来创建不同的Variable：在这里，我们都用全为零的张量来初始化W和b。因为我们要学习W和b的值，它们的初值可以随意设置。
x = tf.placeholder("float", [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# 实现softmax模型
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 用来输入正确值
y_ = tf.placeholder("float", [None, 10])
# 计算交叉熵，这里交叉熵是所有100幅图片的交叉熵总和
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
# 用梯度下降 0.01学习率最小化交叉熵
# TensorFlow在这里实际上所做的是，它会在后台给描述你的计算的那张图里面增加一系列新的计算操作单元用于实现反向传播算法和梯度下降算法。
# 然后，它返回给你的只是一个单一的操作，当运行这个操作时，它用梯度下降算法训练你的模型，微调你的变量，不断减少成本。
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

# 模型循环训练1000次
for i in range(1000):
  # 每步随机抓取训练数据中的100个批处理数据点
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# tf.argmax给出某个tensor对象在某一维上的其数据最大值所在的索引值
# 由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，
# 比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，
# 而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用 tf.equal 来检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)。
# 这行代码会给我们一组布尔值
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
# 把布尔值转换成浮点值，然后取平均值，如[True, False, True, True] 会变成 [1,0,1,1] ，取平均值后得到 0.75.
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
# 计算所学习到的模型在测试数据集上面的正确率。
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))


# 自己输入的图片进行预测
def imageprepare(path):
    im = Image.open(path)    #读取的图片所在路径，注意是28*28像素
    im.show()
    im = im.convert('L')
    tv = list(im.getdata())
    tva = np.array([x*1.0/255.0 for x in tv])
    return tva


path = './mnist_train/train_6.bmp'
test_image = imageprepare(path)
prediction = tf.argmax(y, 1)
result = prediction.eval(feed_dict={x: [test_image]}, session=sess)
print('输入的图片:' + path + ' 识别结果=' + str(result[0]))

